| dc.contributor.author | Лісачов, Р. В. | uk |
| dc.contributor.author | Мокін, В. Б. | uk |
| dc.contributor.author | Lisachov, R. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:52:02Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:52:02Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Лісачов Р. В., Мокін В. Б. Інтелектуальна інформаційна технологія класифікації зображень у сфері зберігання овочів та фруктів // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/25939. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53779 | |
| dc.description.abstract | Робота присвячена створенню інтелектуальної інформаційної технології класифікації зображень овочів і фруктів для контролю їх стану під час зберігання. Використано згорткові нейронні мережі, машинне навчання та аугментацію даних у середовищі Kaggle з використанням Python та бібліотек TensorFlow і Keras. На основі датасету “Fruits and Vegetables Image Recognition” побудовано низку моделей, серед яких обрано оптимальну за балансом між точністю розпізнавання та тривалістю виконання. Розроблену технологію можна впровадити на Raspberry Pi або NVIDIA Jetson Nano для автономного моніторингу продукції в овочесховищах. | uk |
| dc.description.abstract | This work is devoted to the creation of an intelligent technology for classifying images of fruits and vegetables to monitor their condition during storage. Convolutional neural networks, machine learning, and data augmentation were used in the Kaggle environment using Python and TensorFlow, and Keras libraries. Based on the dataset “Fruits and | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/25939 | |
| dc.subject | інтелектуальна інформаційна технологія | uk |
| dc.subject | класифікація зображень | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | MobileNet V2 | en |
| dc.subject | Efficient NetB0 | en |
| dc.subject | овочі і фрукти | uk |
| dc.subject | intellectual information technology | en |
| dc.subject | image classification | en |
| dc.subject | neural networks | en |
| dc.subject | MobileNetV2 | en |
| dc.subject | EfficientNetB0 | en |
| dc.subject | vegetables and fruits | en |
| dc.title | Інтелектуальна інформаційна технологія класифікації зображень у сфері зберігання овочів та фруктів | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.85+004.93+635 | |
| dc.relation.references | 1. Li, D., Bai, L., Wang, R., & Ying, S. (2024). Research Progress of Machine Learning in Extending and Regulating the Shelf Life of Fruits and Vegetables. Foods, 13(19), 3025. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://doi.org/10.3390/foods13193025 2. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних: електронний навчальний посібник комбінованого (локального та мережевого) використання [Електронний ресурс] / В. Б. | uk |